DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASES DE DADOS

DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASES DE DADOS
Claudio Napolis Costa 1, Jonatas Vieira Coutinho2, Lúcia Helena de Magalhães3, Márcio
Aarestrup Arbex4
RESUMO
Vários métodos de aprendizado supervisionado ou não supervisionado têm como objetivo
analisar uma base de dados em que se pode ou não haver uma classificação prévia que se
torne objetivo da análise. Em muitos casos, não há um conhecimento das classes às quais os
dados podem pertencer, e, nem mesmo, separá-los em classes resultará em informação
importante. Existem análises que atendem a diversas demandas, por exemplo, aplicando
métodos que fazem com que um conjunto de dados seja subdividido em grupos cujos
elementos possuam alguma similaridade, portanto, neste tipo de análise, os próprios dados
ditam as classes às quais pertencem, resultando em informação nova e potencialmente útil. O
objetivo deste artigo é abordar os principais conceitos para descoberta de conhecimento, bem
como os tipos de aprendizado de máquina.
PALAVRAS-CHAVE: Descoberta de Conhecimento. Base de Dados. Informação. Tomada
de Decisão. Mineração de Dados.
ABSTRACT
Several methods of supervised and unsupervised learning are designed to analyze data set.
The analysis specify a relationship between explanatory variables and dependent variable.
But, in many cases, there is no knowledge of classes which data may belong. Then separate
into classes will not result in important information. Tests meet various demands, for
example, using data division method into groups whose elements have some similarity.
Supervised learning requires that the target variable is well defined and that a sufficient
number of its values are given. For unsupervised learning typically either the target variable
is unknown or has only been recorded for too small a number of cases. This paper address the
main concepts for Knowledge Discovery in Database and the types of machine learning.
KEY WORDS: Discovery of Knowledge. Database. Information. Decision Making. Data
Mining
1
Doutor em Animal Breeding pela Cornell University - Estados Unidos, mestre em Zootecnia pela Universidade
Federal de Viçosa. [email protected]
2
Graduado em Sistema de Informação pela Faculdade Doctum Cataguases. [email protected]
3
Pós Graduada Desenvolvimento de Aplicações para Web pelo Centro de Ensino Superior de Juiz de Fora, Pós
Graduada em Matemática e Estatística pela Universidade Federal de Lavras, mestre em Sistemas
Computacionais – Computação de Auto-Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro.
[email protected].
4
Pós Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa, mestrando em Sistemas
Computacionais – Computação de Auto-Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro.
[email protected]
INTRODUÇÃO
Com a globalização e a alta competitividade, a informação tornou-se um dos bens
mais valiosos para uma organização. Ter acesso à informação precisa de maneira rápida e
eficiente é um dos grandes diferenciais que podem levar ao sucesso. Neste aspecto, a
Tecnologia da Informação tem evoluído, proporcionando aos tomadores de decisão uma infraestrutura e ferramentas que aliadas às metodologias de coleta, organização, processamento e
utilização da informação, se tornam um apoio vital para a sobrevivência das organizações.
Organizações são constituídas de vários processos e mudanças em seu ambiente em
função das demandas do mercado. Ter o controle desses processos e mudanças é uma tarefa
difícil, pela vasta coleção de dados e a grande necessidade de métodos eficazes para organizálos visando uma tomada de decisão bem fundamentada e planejada. O uso da Tecnologia da
Informação iniciou-se nos anos 60, e cada vez mais tem se tornado essencial para a
sobrevivência de empresas no mercado atual, pois disponibiliza meios para coleta,
armazenamento e tratamento dos dados vindos de todos os seus processos. Para dar o devido
apoio à tomada de decisão, existem softwares e ferramentas que aliados a uma metodologia
bem definida, dão todo o apoio ao processo decisório.
Para JESUS et. al (2004), a decisão estratégica deve ser um processo bem definido e
contínuo na empresa, métodos objetivos e bem estruturados para a tomada de decisão devem
fazer parte do dia a dia da empresa, que através das ferramentas de T.I. (Tecnologia da
Informação), podem não só armazenar uma grande quantidade de dados, também filtrando,
traduzindo e consolidando-os para obter, como produto final deste processo, a informação que
é necessária para que a tomada de decisão deixe de ser subjetiva para tornar-se um processo
sólido e fundamentado em informações precisas.
Dentre estas ferramentas e metodologias, destaca-se o Data Mining, ou Mineração
de Dados, que é um processo, como o próprio nome sugere, dedicado a um trabalho de
extração de dados mais elaborado e minucioso, buscando padrões não evidentes em uma
simples pesquisa em uma base de dados. Com a enorme quantidade de dados que se tem hoje
em dia através dos recursos computacionais, recuperá-los de maneiras convencionais, como
por exemplo, através de consultas SQL (Structured Query Language) feitas diretamente nas
bases de dados, pode não extrair todas as informações que essa grande massa de dados pode
proporcionar. “...apenas recuperar informação não propicia todas as vantagens possíveis. O
processo de Data Mining permite que se investigue esses dados à procura de padrões que
tenham valor para a empresa” NAVEGA, (2002: 1).
Para ELMASRI, NAVATHE (2005: 626)
O conhecimento é classificado em indutivo e dedutivo. O conhecimento
dedutivo deduz novas informações baseadas na aplicação de regras lógicas
predefinidas de dedução sobre dados existentes. O Data Mining apóia o
conhecimento indutivo, que descobre novas regras e padrões nos dados
fornecidos.
AMO (2003: 1) afirma que
Mineração de Dados é uma área de pesquisa multidisciplinar, incluindo
tecnologia de bancos de dados, inteligência artificial, aprendizado de
máquina, redes neurais, estatística, reconhecimento de padrões, sistemas
baseados em conhecimento, recuperação da informação, computação de alto
desempenho e visualização de dados.
“Data Mining é a concepção de modelos computacionais capazes de identificar e
revelar padrões desconhecidos, mas existentes entre dados pertencentes a uma ou mais bases
de dados distintas”. THOMÉ (2002: 13). “Data Mining se refere à mineração ou a descoberta
de novas informações em função de padrões ou regras em grandes quantidades de dados”
ELMASRI, NAVATHE (2005: 620).
1 DATA WAREHOUSE
O Data Mining se aplica a grandes bases de dados, e é mais eficaz se aliada ao Data
Warehouse, ou Armazém de dados, que consiste em consolidar e agregar os dados vindos, na
maioria das vezes, dos bancos de dados transacionais. ELMASRI, NAVATHE (2005: 620)
afirmam que
A proposta de um Data Warehouse é sustentar a tomada de decisão com
dados. O Data Mining pode ser usada em conjunto com o Data Warehouse
para auxiliar certos tipos de decisão. Data Mining pode ser aplicada a bancos
de dados operacionais com transações individuais. Para fazer data Mining
mais eficiente, o Data Warehouse deve ter uma coleção de dados agregados
ou sumarizados.
Segundo INMON (1997), Data Warehouse é “uma coleção de dados integrados,
orientados por assunto, variáveis com o tempo e não voláteis, usados para dar suporte ao
processo gerencial de tomada de decisão”.
O Data Warehouse trata-se de uma coleção de dados derivados de bancos de dados
operacionais heterogêneos, com o objetivo de dar suporte à tomada de decisão, apresentandoos de forma analítica, detalhados ou resumidos. Não é uma base de dados transacional, os
acessos são somente para carga, através de aplicativos extratores, no processo chamado de
ETL (Extration, Transformation and Load), e consultas por parte da equipe que gerenciará a
informação.
Figura 1: Esquema de emprego de um Data Warehouse. THOMÉ (2002, 8)
Os dados de um Data Warehouse proporcionam base para aplicações OLAP (On Line
Analytical Processing), DSS (Decision Support Systems) e ferramentas de Data Mining. Por
seu alto custo de implementação, algumas organizações não adotam o Data Warehouse,
optando pelo uso do Data Mart, que é menos abrangente, armazenando dados apenas de
assuntos distintos. INMON (1997) caracteriza os Data Marts como “subconjuntos de dados
da empresa armazenados fisicamente em mais de um local, geralmente divididos por
departamento (data marts “departamentais")”.
O Data Mining não necessita obrigatoriamente de um Data Warehouse ou um Data
Mart para ser executada, porém seu uso é mais eficiente nestas bases, pois nelas os dados se
encontram agregados ou sumarizados, facilitando e otimizando todo o processo de mineração.
2 O PROCESSO DE DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASES DE DADOS
Para um melhor entendimento do Data Mining, deve-se conhecer o contexto do qual
se trata, que é o Processo de Descoberta de conhecimento em bases de dados, ou KDD
(Knowledge Discovery in Databases), nome dado ao processo de busca e extração de
conhecimento em bases de dados. Ainda não há um consenso sobre o assunto, e várias
nomenclaturas podem ser encontradas para este processo, inclusive o próprio termo Data
Mining é utilizado por alguns para descrever todo o processo.
KDD, portanto, se caracteriza por ser um processo não trivial, que busca
gerar conhecimento que seja novo e potencialmente útil para aumentar os
ganhos, reduzir os custos ou melhorar o desempenho do negócio, através da
procura e da identificação de padrões a partir de dados armazenados em
bases muitas vezes dispersas e inexploradas. THOMÉ (2002: 11)
Segundo ELMASRI, NAVATHE (2005: 621), o KDD é composto de seis fases:
seleção de dados, limpeza, enriquecimento, transformação ou codificação, Data Mining e
construção dos relatórios de apresentação.
Figura 2: Etapas do Processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados
A fase de seleção de dados é onde itens específicos em um banco de dados são
selecionados para o Processo de Descoberta do Conhecimento. Um exemplo é um banco de
dados comercial onde diversos dados de clientes e transações podem ser recuperados, e
dependendo do assunto a ser pesquisado, os dados a ele relevantes são selecionados. A fase de
limpeza, também chamada de pré-processamento, corrige as inconsistências encontradas nos
dados para garantir a confiabilidade nos dados que serão utilizados pela mineração. Segundo
NAVEGA (2002: 2), as bases de dados são dinâmicas, incompletas, redundantes, ruidosas e
esparsas, necessitando de um pré-processamento para “limpá-las”. A fase de enriquecimento
adiciona novos dados agregando-os aos existentes, como por exemplo, a informação da
cidade e região vinda da análise dos prefixos dos telefones. A codificação ou transformação é
o processo onde a quantidade de dados é reduzida, agrupando valores em outras categorias
sumarizadas. Utilizando o exemplo anterior dos números de telefones, os mesmos poderiam
ser substituídos pela cidade e região encontrada analisando seus prefixos. As fases de
enriquecimento e transformação vistas anteriormente podem ser interpretadas como uma
única fase. Na fase Data Mining, a garimpagem dos dados deve acontecer, após todo o préprocessamento das grandes quantidades de dados que tratadas e sumarizadas, estarão livres de
ruídos e conterão somente os dados relevantes à pesquisa a ser feita.
Para ser genérico, é necessário "perder" um pouco dos dados, para só
conservar a essência da informação. O processo de Data Mining localiza
padrões através da judiciosa aplicação de processos de generalização, algo
que é conhecido como indução. NAVEGA (2002, 3).
Para ELMASRI, NAVATHE (2005: 625) os propósitos do Data Mining se
enquadram, de forma geral nas seguintes classes:
•
Predição: Projeções feitas para identificar o comportamento de certos atributos no
futuro;
•
Identificação: Padrões de dados que podem identificar a presença de um item, um
evento ou uma atividade;
•
Classificação: Particionamento dos dados, onde as classes ou categorias podem ser
identificadas através de combinações de parâmetros;
•
Otimização: Realiza tarefas semelhantes às das técnicas de pesquisa operacional para
otimizar recursos limitados, maximizando variáveis de saída.
A mineração de dados será feita utilizando, dentre as técnicas disponíveis, a que
melhor se aplica ao tipo de informação a ser encontrada. ELMASRI, NAVATHE (2005: 626)
identificam as seguintes tarefas que descrevem o conhecimento descoberto durante o Data
Mining: Regras de associação, hierarquias de classificação, padrões seqüenciais, padrões com
séries temporais e clustering (agrupando). HARISSON (1998) apud DIAS (20--) afirma que
Não há uma técnica que resolva todos os problemas de mineração de dados.
Diferentes métodos servem para diferentes propósitos; cada método oferece
suas vantagens e suas desvantagens. A familiaridade com as técnicas é
necessária para facilitar a escolha de uma delas de acordo com os problemas
apresentados.
3 APRENDIZADO DE MÁQUINA
O Data Mining, através de suas técnicas, realiza o que é chamado de Aprendizado de
Máquina, descrito por MONARD, et. al. (2003: 1170) como
Uma área de IA5 cujo objetivo é o desenvolvimento de técnicas
computacionais sobre o aprendizado bem como a construção de sistemas
capazes de adquirir conhecimento de forma automática. Um sistema de
aprendizado é um programa de computador que toma decisões baseado em
experiências acumuladas através da solução bem sucedida de problemas
anteriores. Os diversos sistemas de aprendizado de máquina possuem
características particulares e comuns que possibilitam sua classificação
quanto à linguagem de descrição, modo, paradigma e forma de aprendizado
utilizado.
Através da análise de um conjunto de dados, pode-se projetar, classificar e agrupar
dados de forma a garimpar novos conhecimentos, e o Aprendizado de máquina, contexto ao
qual o Data Mining está inserida, realiza esta tarefa por indução. MONARD, et. al. (2003: 2)
definem indução como
A forma de inferência lógica que permite obter conclusões genéricas sobre
um conjunto particular de exemplos. Ela é caracterizada como o raciocínio
que se origina em um conceito específico e o generaliza, ou seja, da parte
5
Inteligência Artificial
para o todo. Na indução, um conceito é aprendido efetuando-se inferência
indutiva sobre os exemplos apresentados. Portanto, as hipóteses geradas
através da inferência indutiva podem ou não preservar a verdade. Mesmo
assim, a inferência indutiva é um dos principais métodos utilizados para
derivar conhecimento novo e predizer eventos futuros. Foi através da
indução que Arquimedes descobriu a primeira lei da hidrostática e o
princípio da alavanca, que Kepler descobriu as leis do movimento planetário,
que Darwin descobriu as leis da seleção natural das espécies.
O aprendizado de máquina pode ser dividido em supervisionado e não supervisionado.
4 APRENDIZADO SUPERVISIONADO
É o aprendizado de máquina onde já são rotuladas as classes a serem verificadas É
fornecido um banco de dados de amostra, onde os dados já estão classificados através de um
atributo que representa a supervisão, e através da observação dos outros atributos destes
dados, pode-se definir sua relevância para a classificação. Através disso, ao entrar um novo
elemento, é possível classificá-lo de acordo com estes atributos. Um exemplo é a análise dos
dados de clientes inadimplentes e não inadimplentes, caracterizados por um atributo que os
identifica em uma das situações. Através de métodos de aprendizado supervisionado, pode-se
chegar à conclusão que atributos como renda, faixa etária, região ou profissão estão ligados à
situação de inadimplência de um cliente, portanto, podendo identificar entre os novos clientes,
os inadimplentes em potencial. Algoritmos para classificação como indução de árvores
decisórias e classificadores bayeseanos realizam aprendizado supervisionado.
5 APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO
Diferentemente do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado se
aplica em situações onde não se conhecem as classes dos dados a serem analisados, tendo
como objetivo agrupá-los com elementos que possuem alguma característica em comum, para
então, dada a relevância desta característica, rotular os dados com as classes encontradas.
Aplicações para o aprendizado não supervisionado são várias, por exemplo, o
agrupamento de clientes de acordo com suas preferências de consumo ou pacientes de acordo
com as reações a um medicamento. Analisando a similaridade entre determinados atributos,
podem-se determinar grupos e a qual deles um indivíduo pertence.
CONCLUSÃO
As Tecnologias e os Sistemas de Informação são fundamentais na obtenção e extração de
informações estratégicas de bases de dados que auxiliem na tomada de decisão, já que o papel
que a informação desempenha na atualidade e dentro das organizações é de extrema
importância e seus benefícios são evidentes. A técnica de Data Mining, especificamente para
consulta de base de dados, tem mostrado eficaz no processo de extração de informações
relevantes. Este artigo demonstrou o processo de descoberta de conhecimento em bases de
dados e as principais técnicas utilizadas nesta metodologia.
REFERÊNCIAS
AMO, Sandra de. Técnicas de Mineração de Dados. Uberlândia, MG: 2003. Programa de
Mestrado em Ciência da Computação, Universidade Federal de Uberlândia.
ELMASRI, Ramez.; NAVATHE, Shamkant. Conceitos de Data Mining. In: Sistemas de
Banco de Dados. São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2005, p. 624-645.
EVSUKOFF, Alexandre G.; ARBEX, Márcio A. Inteligência Computacional. Rio de
Janeiro, RJ: 2008. Universidade Federal do Rio de Janeiro.
INMON, W. H.; HACKATHORN, R. D. Como usar o Data Warehouse. Rio de Janeiro:
Infobook, 1997.
JESUS, Cláudia S. et al. A Informação, o Processo Decisório e as Ferramentas para este
Fim. Salvador, BA: 2004. Curso de Administração, Faculdade Ruy Barbosa.
MONARD, Carolina M.; BARANAUSKAS, José A. Conceitos sobre aprendizado de
máquina. São Paulo, SP: 2003. Universidade de São Paulo.
NAVEGA, Sérgio. Princípios essenciais do Data Mining. São Paulo, SP: 2002. Publicada
nos Anais do Infoimagem.
THOMÉ, Antônio C. G. Data Warehouse, Data Mining. In: Redes Neurais – Uma
ferramenta para KDD e Data Mining. [s.i.]: 20--.